論文の概要: PreQuEL: Quality Estimation of Machine Translation Outputs in Advance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09178v1
- Date: Wed, 18 May 2022 18:55:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-21 12:32:50.828849
- Title: PreQuEL: Quality Estimation of Machine Translation Outputs in Advance
- Title（参考訳）: PreQuEL: 先進的な機械翻訳出力の品質評価
- Authors: Shachar Don-Yehiya, Leshem Choshen, Omri Abend
- Abstract要約: PreQuELシステムは、実際の翻訳とは無関係に、ある文がどの程度翻訳されるかを予測する。
タスクのベースラインモデルを開発し,その性能を解析する。
本手法は,品質評価タスクの性能向上にも有効であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.922128367314194
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present the task of PreQuEL, Pre-(Quality-Estimation) Learning. A PreQuEL
system predicts how well a given sentence will be translated, without recourse
to the actual translation, thus eschewing unnecessary resource allocation when
translation quality is bound to be low. PreQuEL can be defined relative to a
given MT system (e.g., some industry service) or generally relative to the
state-of-the-art. From a theoretical perspective, PreQuEL places the focus on
the source text, tracing properties, possibly linguistic features, that make a
sentence harder to machine translate.
We develop a baseline model for the task and analyze its performance. We also
develop a data augmentation method (from parallel corpora), that improves
results substantially. We show that this augmentation method can improve the
performance of the Quality-Estimation task as well. We investigate the
properties of the input text that our model is sensitive to, by testing it on
challenge sets and different languages. We conclude that it is aware of
syntactic and semantic distinctions, and correlates and even over-emphasizes
the importance of standard NLP features.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,PreQuEL,Pre-(Quality-Estimation) Learningを提案する。
PreQuELシステムは、実際の翻訳とは無関係に、与えられた文がどの程度翻訳されるかを予測し、翻訳品質が低い場合に不要なリソース割り当てを誘発する。
PreQuELは、特定のMTシステム(例えば、いくつかの産業サービス)に対して定義することができる。
理論的な観点から、PreQuELは、文章を機械翻訳しにくくする、ソーステキスト、トレースプロパティ、おそらく言語的特徴に焦点をあてる。
タスクのベースラインモデルを開発し,その性能を解析する。
また,データ拡張手法(並列コーパスから)を開発し,結果を大幅に改善する。
また,この拡張手法により,品質評価タスクの性能も向上することを示す。
本稿では,本モデルが感応する入力テキストの特性を,課題セットや異なる言語で検証することによって検討する。
本研究は, 構文的・意味的区別を意識し, 標準NLP機能の重要性を過度に強調し, 相関づけていると結論づける。
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